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👨💻 대시보드 이미지
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👨💻 태블로 퍼블릭
👨💻 1. 비즈니스 시나리오 및 문제 정의
vizable edu는 데이터 분석에 대한 강의를 제작하는 회사입니다. 현재는 다양한 강의를 런칭한 상태이며, 사업 고도화를 위해 꾸준한 마케팅을 진행하고 있습니다. 이러한 상황에서, 경영진은 그 동안의 마케팅 성과를 확인하고 싶어합니다. 그로스 팀에 소속되어 데이터 분석가 직무를 맡은 저는, 아래의 요청을 받았습니다.
- 각 강의들의 광고가 어떤 마케팅 소스에서 가장 비용 효율적으로 진행되고 있는지 파악 요청
마케팅 소스 : 인스타그램, 카카오톡, 네이버, 페이스북 - 광고 클릭 후 강의 구매까지의 페이지 별 전환율을 확인하고 개선을 위한 프로세스 고안 요청
- 구매 전환율 상승을 위한 이벤트 캠페인 제시 요청
• A. Impression (광고 노출 수)
마케팅 소스, 강의 별 노출 수가 얼마나 되는지를 확인하여 좋은 수치를 보여주는 소스에 집중하거나, 부족한 부분을 보완하는 식의 전략을 세울 수 있을 것입니다.
• B. CTR (광고 클릭 수)
광고가 노출된 수에 비해서 클릭은 얼마나 많이 이루어졌는지 비율을 파악합니다. 이를 통해, Impression이 작아도 CTR이 높은 소스에 집중하는 등의 전략 수립이 가능할 것입니다.
• C. CPC (클릭 당 비용)
유료 광고의 경우, 유저가 행하는 모든 행동에 대해서 기업에 비용을 청구합니다. 이때, 클릭 수 한 번당 비용이 얼마나 소비되는지를 파악해 CTR은 높되, CPC는 낮은 광고 소스를 찾으면 비용 절감에 도움이 될 것입니다.
• D. CPL (잠재고객 당 비용)
단순히 광고 클릭에 그치는 것이 아니라, 실제로 회원가입을 하는 등의 유의미한 활동을 한다면 해당 유저는 잠재고객으로 간주합니다. 이 때 CPC는 잠재고객을 한 명 유치하는 데 소모되는 비용을 의미합니다.
• E. 페이지 별 전환율
광고 클릭 시, [랜딩 페이지 -> 제품 상세 페이지 -> 장바구니 페이지 -> 주문 페이지 -> 주문 완료 페이지] 의 프로세스에 따라 유저는 이동합니다. vizable edu는 반드시 장바구니를 통해 담은 물건을 확인해야 주문을 할 수 있도록 절차를 설계했기 때문에, 각 페이지에서 다음 페이지로 유저가 유입되는 비율을 확인하기 위해 아래 네 가지 전환율 지표를 정의해 사용합니다.
[제품 상세 전환율, 장바구니 전환율, 주문 전환율, 구매 전환율]
위 전환율을 기반으로, 보다 좋은 성과를 보이도록 프로세스나 UI/UX 디자인을 개선할 수 있습니다. 이를 검증하기 위해, 여러 과정의 테스트가 수반되어야 함은 물론입니다.
👨💻 2. 대시보드 기획
• 마케팅 성과 확인을 위해 저희 회사에서 쌓고 있는 데이터는 아래 두가지입니다.
• 해당 대시보드를 통해
1) 강의, 마케팅 소스 별 광고 성과를 모니터링하고
2) 광고 클릭 시 이어지는 프로세스에서의 전환율을 파악하는 것이 가장 큰 목적입니다.
• 이는 주로 예산을 담당하는 회계 부서와 마케팅팀 및 기획팀이 보게 될 내용입니다. 우선, 광고 별 성과 분석을 통해 어떤 소스가 효율적인지 파악하고 마케팅 예산을 분배할 수 있습니다. 또한 과거의 전환율을 파악하여 해당 시기에 사용했던 각종 프로세스 및 디자인의 내용을 수정하거나 보완할 수 있을 것입니다.
• 이를 위해 앞서 기술한 지표와 인사이트 도출 계획을 정의했습니다.
[Impression, CTR, CPC, CPL, 페이지 별 전환율]
• 수집한 두 가지 데이터를 독립적으로 사용할 것이고, 각 데이터에서 지표만 확인하는 것이 아니라 전반적인 지표의 분포를 확인하고자 합니다. 이를 위해서 대시보드를 두 페이지로 구성하였습니다. 공통적으로 상단에 전반적인 정보를 기입하고 하단에 세부 정보를 기입하여 대시보드 독자가 개괄 정보를 확인한 후 세부 내용을 확인할 수 있도록 했습니다. 또한 페이지가 두 개이므로, 각 대시보드를 자유롭게 이동할 수 있도록 제목 아래에는 이동 버튼을 만들어 두었습니다. 대략적인 대시보드 뼈대는 아래와 같이 구상했습니다.
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• 소스별 광고 성과 파악 대시보드에는 공통 필터로 마케팅 소스를 사용하며, 퍼널 분석에는 기간을 공통 필터로 적용하여 분석할 것입니다.
👨💻 3. 시트 제작
1) Impression, CTR, CPC, CPL 지표 계산
지표 계산을 위해 아래의 계산된 필드를 사용했습니다.
// CTR (Click-through rate) : 광고를 클릭한 사용자의 비율 (광고 클릭수 / 노출수)
SUM([Clicks])/SUM([Impressions])// CPC (Cost Per Click) : 클릭 당 비용 (광고비 / 클릭수)
SUM([Cost])/SUM([Clicks]) // CPL (Cost Per Lead)
// 광고를 통해 개인 정보를 입력한 사용자(리드)수에 대한 비용 (광고비 / 리드 수)
SUM([Cost])/ SUM([Leads])
위 지표를 바탕으로 아래의 시트들을 제작했습니다.
1) 마케팅 소스별 성과 분석
a) 각 강의에 대한 CTR 산점도 시트
-> 각 강의에 대한 CTR을 비교하기 위해 제작하였으며, 원의 크기는 Impression을 의미합니다. 또한 각 원을 클릭할 때마다 해당 강의를 필터로 적용하게 설계하여 마케팅 소스에 의한 각 강의의 성과를 파악하기 용이하도록 했습니다.
b) 지표 텍스트 시트 : 각 강의와 마케팅 소스에 의한 광고 성과 분석
c) 지표 막대 시트 : 마케팅 소스에 의한 각 강의의 지표 비교
-> 강의 별 주요 지표 비교의 편의성을 위해 한 시트에서 비교할 수 있도록 구성하였습니다.
2) 페이지별 전환율 계산
전환율 계산을 위해 아래의 계산된 필드를 만들었습니다.
// 제품상세 전환율 : 제품상세로 유입된 고객 수 / 랜딩페이지로 유입된 고객 수
SUM(if [Prc Dt] = 'Prdpg' then [Value] else 0 end)
/ SUM(IF [Prc Dt] = 'Ldpg' then [Value] else 0 end)// 장바구니 전환율 : 장바구니로 유입된 고객 수 / 랜딩페이지로 유입된 고객 수
SUM(if [Prc Dt] = 'Baskpg' then [Value] else 0 end)
/ SUM(if [Prc Dt] = 'Ldpg' then [Value] else 0 end)// 주문 전환율 : 주문 페이지로 유입된 고객 수 / 랜딩페이지로 유입된 고객 수
SUM(if [Prc Dt] = 'Ordpg' then [Value] else 0 end)
/ SUM(if [Prc Dt] = 'Ldpg' then [Value] else 0 end)// 구매 전환율 : 구매 완료한 고객 수 / 랜딩페이지로 유입된 고객 수
SUM(if [Prc Dt] = 'Ordcompg' then [Value] else 0 end)
/ SUM(if [Prc Dt] = 'Ldpg' then [Value] else 0 end)위 지표를 바탕으로 아래의 시트들을 제작했습니다.
a) 퍼널 차트 및 전환율 텍스트 시트
b) 설정 기간에 따른 전환율 추이 시트
👨💻 4. 인사이트 및 액션 도출
• 첫 번째로, 마케팅 소스 분석 대시보드를 분석한 결과는 아래 표와 같습니다. 8개 강의 중에서 두 개의 강의를 예로 들어 인사이트를 도출하겠습니다.
a. 태블로 자격증 3주 마스터 스터디
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김현우의 태블로 자격증
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카카오톡
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페이스북
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인스타그램
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네이버
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impression (회)
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15,376,681
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20,334,169
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14,226,403
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13,656,270
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CTR (%)
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0.29
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0.31
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0.26
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0.27
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CPC (원)
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940.0
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821.5
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889.3
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769.2
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CPL (원)
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18,473
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14,983
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22,975
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21,876
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- 위 강의의 경우, 페이스북 광고의 결과가 정의한 모든 지표에서 좋은 성과를 보여주고 있습니다. 물론 페이스북 광고를 통해 유입되어 실제로 해당 강의를 구매한 비율과 반품율, 수익 등을 모두 살펴봐야 정확한 성과 측정이 가능할 것입니다. 다만, 주어진 데이터에서 가장 좋은 광고 성과를 보여주고 있는 마케팅 소스는 페이스북이라고 할 수 있습니다.
b. 그로스해킹 유치원
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그로스해킹 유치원
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카카오톡
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페이스북
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인스타그램
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네이버
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impression (회)
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41,019,771
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52,738,558
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29,970,359
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26,268,915
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CTR (%)
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0.28
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0.28
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0.30
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0.32
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CPC (원)
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926.6
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823.9
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746.8
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907.8
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CPL (원)
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18,955
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17,117
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16,204
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18,829
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- 위 강의의 경우, 좋은 성과를 보여주는 마케팅 소스가 분산되어 있습니다. 노출 수 자체는 페이스북 광고가 좋지만, CTR은 네이버 광고에서 가장 높았으며 비용과 관련된 지표는 인스타그램에서 가장 좋은 수치를 보여주고 있습니다.
- 네이버가 CTR은 높지만, CTR 식의 분모에 들어가는 Impression의 차이가 두배에 가깝기 때문에 단순히 CTR이 높다고 해서 네이버 광고 소스를 우선시하지는 않아야 할 것입니다. 광고비용과 관련된 CPC와 CPL의 경우 인스타그램이 가장 좋은 수치를 보여주고 있지만 페이스북 광고 역시 두 지표에 있어 2위의 좋은 기록을 가지고 있습니다. 또한 노출 수가 페이스북 광고가 인스타그램 광고보다 더 높고, 이로 인한 클릭 수 자체도 더욱 클 것이라 생각됩니다. 이 강의 역시 두 마케팅 소스를 통해 유입되어 실제로 해당 강의를 구매한 비율과 반품율, 수익 등을 모두 살펴보고 비교해야만 정확한 성과 측정이 가능할 것입니다. 그래도 네 가지 지표를 통해 하나의 소스를 추천하자면, 페이스북 광고를 추천합니다.
• 두 번째로, 퍼널 분석 대시보드를 분석해보겠습니다. 2021년 3월부터 2022년 3월까지의 기간을 설정하여, 연간 분석을 진행하겠습니다.
- vizable edu의 강의 광고를 보고 들어온 유입 유저들이 제품 상세 화면으로 넘어가는 비율은 굉장히 높았습니다. 이후 강의 소개를 보고 이를 장바구니에 보관해두는 비율은 전체 랜딩 페이지 유입자 중 절반 가량에 해당했습니다. 그 다음 주문 페이지를 거치고 구매를 확정짓는 비율은 전체 랜딩 페이지 유입자 중 18.07% 였습니다. 이는 일반적인 시장의 기준과 비교했을 때 굉장히 높은 수치이므로, 본사 강의의 품질이나 부가적인 웹페이지 서비스들이 유저들의 사용에 불편을 줄 가능성은 몹시 낮아보입니다.
- 낙관적인 상황이기는 하지만, 랜딩페이지에서 구매 완료까지 이르는 프로세스를 조금 더 단순화하면 어떨까 생각합니다. 실제로 인프런이나 러닝스푼즈 같은 강의 제공 서비스들은 [상품 상세 페이지 -> 장바구니 + 주문 페이지 -> 주문 완료] 의 프로세스를 가지고 있습니다. 해당 기간에 한정되어 있기는 하지만 [장바구니 -> 주문] 과정에서 절반 정도의 유저가 이탈한다는 측면에서, 이러한 프로세스 개선 방안도 고려하는 것을 추천합니다.
- 2021년 5월 말과 6월 초 경에 제품 상세, 장바구니, 주문 전환율은 상당히 높았지만 그에 반해 구매 전환율은 낮은 시기가 있었습니다. 그로부터 얼마 지나지 않은 7월 초에는, 오히려 구매전환율이 100%를 상회하는 수치를 보여주었습니다. 이는 학습 계획을 미리 세워두고, 여름방학을 맞아 강의를 구매하는 대학생들의 구매 패턴이 큰 영향을 미친 것으로 보입니다. 해당 시기 자격증 카테고리의 강의 할인 이벤트를 진행한다면, 더욱 큰 폭으로 구매율의 성장을 만들 수 있을 것입니다.
- 또한, 2021년 12월 말경에 타 전환율 대비 구매 전환율이 더 높은 부분을 확인할 수 있습니다. 이는 매년 초 구매율이 높아지는 교육 업계 특성 상, 강의 구매 유저 수의 증가함이 이유일 수 있습니다. 또는, 이전에 장바구니에 넣어둔 강의를 새해 가격 인하 이벤트를 통해 구매하는 이유도 있을 것입니다. 최종 구매 전환율이 급격히 높아진다는 점에서 본사의 서비스 성과에 기여를 하는 주요 시즌으로 보입니다. 구매를 유도할 수 있는 무료체험 ▶ 유료 전환 이벤트 등을 통해 신규 구독룰을 높일 필요도 있습니다.
👨💻 5. 대시보드 완성본 캡처
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👨💻 6. 셀프 리뷰
• 평소에 마케팅 성과 분석이나 퍼널 분석을 해보고 싶었는데, 이번 과제를 통해 해당 주제를 접할 수 있어서 좋았습니다!! 비록 로그가 유저 ID나 시간의 흐름에 따라 하나하나 찍히는 데이터 구조가 아니라서 반드시 정해진 프로세스를 따른다는 시나리오 하에서 분석을 진행했고, 실제 수익을 알아볼 수는 없었다는 아쉬움이 있지만, 광고의 성과를 파악하기에는 정말 좋은 경험이었습니다.
• 또한 대시보드를 두 페이지로 연동하고, 각 대시보드에 다양한 필터를 적용해 본 것이 기억에 남는 과제였습니다. 지난 유저 로 데이터 분석에서 구현하지 못했던 기능을 이제는 해결할 수 있겠다는 자신감도 얻을 수 있었습니다!!
• 학습 강의에 대한 광고 데이터인 만큼, 본 분석을 보완하기 위한 후속 분석에서는 요일별 유입 성과도 분석해봐야겠다고 생각했습니다. 강의 수강 타깃이 누구인가에 따라, 요일 별로 접근하는 정도의 차이가 있을 것이라 생각되기 때문입니다. 또한 시계열 차트를 분석할 때, 구매 전환율이 푹 꺼지는 부분도 중요하지만 갑자기 솟는 부분도 중요하다는 것을 프리젠테이션 피드백을 통해 알 수 있었습니다. 이러한 부분을 더 보완해야겠다고 생각했습니다. 좀 더 노력해야겠네용,,,